• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.129-134
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위한 효율적이고 자동적인 특징 추출 알고리듬을 컬러 정보와 모션 정보에 대해 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리듬을 제안한다. 그리고 모션특징은 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여 사용한다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현해, 제안된 알고리듬의 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.463-464
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• 2019

본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.117-128
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• 2011

In this paper, we present a novel approach for contents-based medication image retrieval from a medication image database using the shape classification and color information of the medication. One major problem in developing a contents-based drug image retrieval system is there are too many similar images in shape and color and it makes difficult to identify any specific medication by a single feature of the drug image. To resolve such difficulty in identifying images, we propose a hybrid approach to retrieve a medication image based on shape and color features of the medication. In the first phase of the proposed method we classify the medications by shape of the images. In the second phase, we identify them by color matching between a query image and preclassified images in the first phase. For the shape classification, the shape signature, which is unique shape descriptor of the medication, is extracted from the boundary of the medication. Once images are classified by the shape signature, Hue and Saturation(HS) color model is used to retrieve a most similarly matched medication image from the classified database images with the query image. The proposed system is designed and developed especially for specific population- seniors to browse medication images by using visual information of the medication in a feasible fashion. The experiment shows the proposed automatic image retrieval system is reliable and convenient to identify the medication images.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.705-710
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• 2003

Recent years, as a rapid development of multimedia technology, video database system to retrieve video data efficiently seems to core technology in the oriented society. This thesis describes an efficient automatic frame detection and location method for content based retrieval of video. Frame extraction part is consist of incoming / outgoing car frame extraction and car number frame extraction stage. We gain star/end time of car video also car number frames. Frames are selected at fixed time interval from video and key frames are selected by color scale histogram and edge operation method. Car frame recognized can be searched by content based retrieval method.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.703-712
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• 2003

With the explosive growth n the numbers and sizes of imaging technologies, Content-Based Image Retrieval (CBIR) has been attacked the interests of researchers in the fields of digital libraries, image processing, and database systems. In general, in the case of query-by-image, in user has to select an image from database to query, even though it is not his completely desired one. However, since query-by-sketch approach draws a query shape according to the user´s desire it can provide more high-level searching interface to the user compared to the query-b-image. As a result, query-by-sketch has been widely used. In this paper, we propose a Java-based image retrieval system that consists of sketch query and image classification. We use two features such as color histogram and Haar wavelets coefficients to search similar images. Then the Leave-One-Out method is used to classify database images. The categories of classification are photo & painting, city & nature, and sub-classification of nature image. By using the sketch query and image classification, w can offer convenient image retrieval interface to user and we can also reduce the searching time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.601-603
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• 2000

본 논문에서는 영상의 영역과 넓이를 이용하는 변형된 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합하여 WWW상에서 검색하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB 신호를 256칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경 영역의 색상 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색 및 물체의 복잡도를 결합한 방법도 제시하였다. 기존의 색상 히스토그램 인터섹션의 방법의 경우보다 물체의 복잡도를 결합한 제한된 방법이 실험결과에 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.68-74
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• 1999

본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 키워드를 이용하는 기존의 텍스트 기반 영상 검색과 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현함으로서, 보다 효과적인 영상 검색을 할 수 있도록 하였다. 영상의 크기는 입력된 원 영상을 사용하였으며, 색상 정보 추출에 있어 HSI 공간으로 변환하여 256개의 칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역색상과 기존의 키워드를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.34/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 키워드를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.550-552
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• 2002

본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.1042-1046
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• 2000

본 논문에서는 질감 정보를 나타낼 수 있는 Block-based 에지 히스토그램과 색상 정보를 표현할 수 있는 DCT 를 이용한 칼라 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최소의 특징량으로 최대의 검색효율을 얻기 위해 YCbCr 칼라 모델상에서 Y 영상으로부터는 전체적인 영상에 대한 히스토그램과 에지 히스토그램을 특징량으로 추출하고 Cb, Cr 영상으로부터는 DCT 계수를 특징량으로 추출하여 칼라 영상을 검색한다. 이는 칼라와 질감을 동시에 고려하면서 특징량의 크기가 적어 웹, 대용량 검색 시스템 및 동영상 검색에 적합하다. 성능 평가는 MPEG-7 의 칼라 특징자들의 성능평가를 위해 사용된 S1 및 S3 그룹 영상을 대상으로 실험하였으며 제안한 복합 특징량은 칼라 영상 검색에서 우수한 성능을 나타냄을 실험으로 확인 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.588-591
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• 2010

본 논문에서는 CCTV 감시 환경에서 얼굴 이미지를 이용하여 영상에 저장된 범죄 용의자 또는 특정한 시간대에 출입한 사람들을 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 감시 영상을 효율적으로 검색하기 위하여 사람의 얼굴이 나타난 장면을 기반으로 감시 영상을 분할하였으며, 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC 를 이용하여 얼굴 검색 모듈을 구성하였다. 자체 제작한 KUFD(Korea University Face Database)와 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 검색 시스템 환경을 캠퍼스 내에서 모의 구축하여 제안된 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.